Para peneliti di Cortical Labs di Australia telah mencapai tonggak penting dalam biokomputasi: komputer yang ditenagai oleh sel otak manusia yang dikembangkan di laboratorium kini dapat memainkan video game klasik Doom. Meskipun belum menjadi pro-gamer, hal ini merupakan langkah maju yang besar dalam pengembangan teknologi organik hibrida yang memadukan sistem berbasis biologis dan silikon.
Dari Pong hingga Penembak Orang Pertama
Terobosan ini didasarkan pada penelitian sebelumnya dengan “DishBrain”, sebuah biokomputer sebelumnya yang menggunakan sekitar 800.000 neuron manusia. DishBrain menunjukkan potensi sirkuit biologis ini dengan berhasil belajar memainkan Pong pada tahun 2021. Namun, Doom, dengan visual dinamis dan tuntutan real-time, menghadirkan tantangan yang jauh lebih besar.
Inovasi utamanya terletak pada “CL1” baru dari Cortical Labs, yang mereka klaim sebagai komputer biologis pertama yang dapat diterapkan di dunia. Antarmuka terbuka CL1, dapat diprogram melalui Python, memungkinkan pengembang independen Sean Cole mengadaptasi biokomputer untuk menafsirkan data visual dari Doom sebagai pola stimulasi listrik untuk neuron.
Mengapa Ini Penting: Selain Game
Kemampuan untuk menjalankan Doom lebih dari sekedar fleksibilitas teknologi. Hal ini menunjukkan kapasitas biokomputer untuk pembelajaran adaptif dan terarah pada tujuan secara real-time, yang merupakan persyaratan mendasar untuk aplikasi yang lebih kompleks. Pembelajaran mesin tradisional sering kali memerlukan kumpulan data dan daya komputasi yang sangat besar; pendekatan biologis ini menyarankan alternatif potensial yang bisa lebih efisien dalam tugas-tugas tertentu.
Implikasi jangka panjangnya lebih dari sekadar bermain game. Cortical Labs membayangkan biokomputer menggerakkan anggota tubuh robot, menjalankan program digital, atau bahkan menangani tugas komputasi khusus yang membebani sistem konvensional berbasis silikon.
Jalan ke Depan
Biokomputer saat ini masih sering kalah di Doom, tetapi performanya lebih baik daripada gameplay acak. Para peneliti mengantisipasi peningkatan pesat seiring berkembangnya algoritma. Kecepatan CL1 untuk mencapai tingkat ini juga melampaui sistem pembelajaran mesin berbasis silikon pada umumnya.
“Ini merupakan tonggak sejarah yang besar, karena hal ini menunjukkan pembelajaran yang adaptif dan terarah pada tujuan secara real-time,” kata Brett Kagan, Chief Scientific dan Chief Operations Officer Cortical Labs.
Pencapaian ini menyoroti tren yang berkembang dalam komputasi bio-hibrida, dimana sel-sel hidup diintegrasikan dengan sistem buatan. Masa depan bidang ini bergantung pada penyempurnaan antarmuka antara neuron dan input digital, serta peningkatan jaringan neuron untuk kekuatan pemrosesan yang lebih besar.
